i
SEGMENTASI TULANG PADA CITRA X-RAY KARPAL
MENGGUNAKAN WATERSHED TRANSFORM
UNTUK MENUNJANG APLIKASI DETEKSI
RHEMATOID ARTHRITIS
SKRIPSI
Oleh:
YUSUF DARMA PUTRA
NIM. 08650054
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
MAULANA MALIK IBRAHIM
MALANG
2014
ii
SKRIPSI
Diajukan Kepada:
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Untuk
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Oleh:
YUSUF DARMA PUTRA
NIM. 08650054
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
MAULANA MALIK IBRAHIM
MALANG
2014
iii
LEMBAR PERSETUJUAN
SEGMENTASI TULANG PADA CITRA X-RAY KARPAL MENGGUNAKAN WATERSHED TRANSFORM
UNTUK MENUNJANG APLIKASI DETEKSI
RHEMATOID ARTHRITIS
SKRIPSI
Oleh :
Nama : Yusuf Darma Putra
NIM : 08650054
Jurusan : Teknik Informatika Fakultas : Sains dan Teknologi
Telah Disetujui, 27 Oktober 2014
Pembimbing I, Dr. M. Amin Hariyadi, M.T NIP. 196701182005011001 Pembimbing II, Dr. Cahyo Crysdian NIP. 197404242009011008
iv
RHEMATOID ARTHRITIS
SKRIPSI
Oleh:
Yusuf Darma Putra NIM. 08650054
Telah Dipertahankan Di Depan Dewan Penguji Skripsi dan Dinyatakan Diterima Sebagai Salah Satu Persyaratan Untuk Memperolah Gelar Sarjana Teknik Informatika (S.Kom)
Tanggal, 20 Nopember 2014
Susunan Dewan Penguji : Tanda Tangan
1. Penguji Utama : Irwan Budi Santoso, M.Kom ( ) NIP. 197701032011011004
2. Ketua Penguji : A’la Syauqi, M.Kom ( )
NIP. 197712012008011007
3. Sekretaris Penguji : Dr. M. Amin Hariyadi, M.T ( ) NIP. 196701182005011001
4. Anggota Penguji : Dr. Cahyo Crysdian ( ) NIP. 197404242009011008
Mengetahui dan Mengesahkan Ketua Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Dr. Cahyo Crysdian NIP. 197404242009011008
v
PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Yusuf Darma Putra
NIM : 08650054
Jurusan : Teknik Informatika Fakultas : Sains danTeknologi
Judul Penelitian : SEGMENTASI TULANG PADA CITRA X-RAY
KARPAL MENGGUNAKAN WATERSHED
TRANSFORM UNTUK MENUNJANG APLIKASI
DETEKSI RHEMATOID ARTHRITIS
menyatakan dengan sebenarnya bahwa skripsi yang saya tulis ini benar-benar merupakan hasil karya saya sendiri, bukan merupakan pengambilan data, tulisan atau pikiran orang lain yang saya akui sebagai hasil tulisan atau pikiran saya sendiri, kecuali dengan mencantumkan sumber cuplikan pada daftar pustaka. Apabila dikemudian hari terbukti atau dapat dibuktikan skripsi ini hasil jiplakan, maka saya bersedia menerima sanksi atas perbuatan tersebut.
Malang, 23 Oktober 2014
Yusuf Darma Putra NIM. 08650054
vi
Pengalaman adalah guru terbaik,
Belajar dari kesalahan,
vii
PERSEMBAHAN
Dengan mengucap Alhamdulillahi rabbil ‘alamin, kupersembahkan karya kecilku untuk orang-orang yang kusayang dan berjasa dalam hidupku :
Ibu dan Bapak yang selalu ada untuk memberi dukungan, motivasi,dan tak pernah berhenti percaya.
viii
Alhamdulillahi rabbil ‘alamin, segala puja dan puji syukur Alhamdulillah kehadirat Allah SWT, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Segmentasi Tulang Pada Citra X-ray Karpal Menggunakan Watershed Transform Untuk Menunjang Aplikasi Deteksi Rhematoid Arthritis” sebagai salah satu syarat dalam meraih gelar Sarjana di Fakultas Sains dan Teknologi Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.
Penulis menyadari bahwa banyak pihak yang telah membantu dalam menyelesaikan penulisan tugas akhir ini. Untuk itu, iringan doa dan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan kepada :
1. Dr. M. Amin Hariyadi, M.T selaku dosen pembimbing I dan dosen wali, yang telah membimbing, memotivasi dan mengarahkan penulis dalam menyelesaikan skripsi.
2. Dr. Cahyo Crysdian selaku dosen pembimbing II yang telah membimbing, mengarahkan dalam penyusunan sekripsi.
3. Prof. Dr. H. Mudjia Rahardjo, M.Si., selaku Rektor Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.
4. Dr. Hj. Bayyinatul M., drh., M.Si., selaku dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. 5. Ibu dan Bapak yang selalu memberikan motivasi, dukungan, dan
kepercayaan.
Penulis sangat mengharapkan kritik dan saran dari pembaca untuk penyempurnaan karya-karya yang akan datang. Harapan dari penulis, semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi siapa saja yang menggunakannya.
Malang, 23 Oktober 2014 Penulis
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL………. i
HALAMAN PENGAJUAN……….. ii
HALAMAN PERSETUJUAN……….. iii
HALAMAN PENGESAHAN……… iv
HALAMAN PERNYATAAN……… v
MOTTO………... vi
HALAMAN PERSEMBAHAN……… vii
KATA PENGANTAR……… viii
DAFTAR ISI………... ix
DAFTAR GAMBAR……….. xii
DAFTAR TABEL…...……… xiv
ABSTRAK………... xv
BAB I PENDAHULUAN……… 1
1.1 Latar Belakang………... 1
1.2 Rumusan Masalah………4
1.3 Batasan Masalah……… 4
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian……….. 4
1.4.1 Tujuan Penelitian………...4
1.4.2 Manfaat Penelitian……….4
1.5 Metodologi Penelitian……….5
1.6 Sistematika Penyusunan……….8
BAB 11 TINJAUAN PUSTAKA………...10
2.1 Rhematoid Arthritis (RA)………10
2.2 Tulang Karpal………..13
2.3 Teori Dasar Pengolahan Citra Digital………14
2.3.1 Digitalisasi Citra ... 20
x
2.6.1 Pandangan Islam Terhadap Penyakit………28
2.6.2 Pengobatan Penyakit di dalam Islam………30
2.6.3 Kesehatan dalam Islam………..31
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 33
3.1 Analisis Masalah…………. ... 33
3.2 Perancangan Sistem ... 34
3.2.1 Objek Citra yang Diteliti ... 35
3.2.2 Pre-processing (Tahapan Awal) ... 37
3.2.2.1 Tresholding………..37
3.2.2.2 Filter Median……..………..39
3.2.3 Pre-segmentation ... 40
3.2.4 Segmentasi X-ray Karpal ... 42
3.2.5 Validasi Receiver Operating Characteristic ... 49
3.3 Perancangan Antarmuka ... 51
3.3.1 Antarmuka Aplikasi Segmentasi ... 52
3.3.2 Antarmuka Validasi ROC……….54
3.4 Implementasi Aplikasi………55
3.4.1 Implementasi Aplikasi Segmentasi………..55
3.4.1.1 Implementasi Input Citra……….…55
3.4.1.2 Implementasi Pre-processing…………..57
3.4.1.3 Implementasi Pre-segmentasi………..58
3.4.1.4 Implementasi Segmentasi………59
3.4.1.5 Implementasi Tampil Hasil………..60
3.4.1.6 Proses Sorting………..61
3.4.1.7 Proses View Segment………...62
3.4.1.8 Simpan Hasil Segmentasi………64
xi
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 67
4.1 Langkah-Langkah Uji Coba………67
4.1.1 Langkah-Langkah Uji Coba Aplikasi Segmentasi………67
4.1.2 Langkah-Langkah Uji Coba Aplikasi Validasi ROC...………68
4.2 Hasil Uji Coba ………68
4.3 Pembahasan ... 76
4.4 Integrasi Metode Segmentasi Watershed Transform dengan Al-Qur’an………77
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 78
5.1 Kesimpulan……… 78
5.2 Saran……….. 79
DAFTAR PUSTAKA………80 LAMPIRAN
xii
Gambar 2.2 Tulang karpal...13
Gambar 2.3 Citra X-ray Tulang Karpal ...14
Gambar 2.4 Citra Biner ...18
Gambar 2.5 Citra Grayscale ...19
Gambar 2.6 Citra Berwarna ...20
Gambar 2.7 Proses Digitalisasi Citra Analog ke Digital ...21
Gambar 3.1 Diagram Alir Sistem Secara Umum ...34
Gambar 3.2 Citra X-ray Tulang Karpal ...36
Gambar 3.3 Citra x-ray Hasil Proses Cropping………..…….36
Gambar 3.4 Diagram Blok Preprocessing ...36
Gambar 3.5 Konsep Filter Median………39
Gambar 3.6 Konsep Morphological Gradient………..40
Gambar 3.7 Konsep Dasar Watershed……….42
Gambar 3.8 Pembuatan Dam………..44
Gambar 3.9 Pseudo-code Watershed Transform Algorithm………48
Gambar 3.10 Diagram Proses Segmentasi / Watershed ...49
Gambar 3.11 Perbedaan Antara Hasil Segmentasi Manual (Ideal Image) dengan Hasil Segmentasi Sistem………50
Gambar 3.12 Formulasi Matriks dari TP, FP, TN, FN………51
Gambar 3.13 Desainantarmuka aplikasi segmentasi………...52
Gambar 3.14 Antarmuka validasi ROC………54
Gambar 3.15 Halaman Utama Program ...55
Gambar 3.16 Tampilan Proses Open File ...56
Gambar 3.17 Tampilan Input Citra ...56
Gambar 3.18 Source Code Untuk Mengambil Citra ...57
Gambar 3.19 Tampilan Hasil Implementasi Adaptive Threshold………57
Gambar 3.20 Tampilan Hasil Implementasi Filter Median……….58
xiii
Gambar 3.22 Tampilan Hasil Pre-segmentation………...59
Gambar 3.23 Source Code Pre-segmentasi ...59
Gambar 3.24 Tampilan Hasil Segmentasi……….60
Gambar 3.25 Source Code Segmentasi Watershed Transform ...60
Gambar 3.26 Tampilan Hasil ...61
Gambar 3.27 Source Code Menu Sorting………….……….………...62
Gambar 3.28 Tampilan Hasil View Segment……….………...62
Gambar 3.29 Source Code View Segment.……….……….64
Gambar 3.30 Tampilan Save Image.……….……….…..64
Gambar 3.31 Source Code Save Image………....…65
Gambar 3.32 Menu Validasi……….……65
Gambar 3.33 Hasil Validasi………..66
Gambar 3.34 Source Code Program untuk Validasi……….66
xiv
Tabel 4.1 Hasil Perhitungan perbandingan segmentasi tulang citra karpal
“Carpal01.jpg” tanpa pre-processing dan pre-segmentation…….….72 Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Perbandingan Segmentasi Tulang Citra Karpal
Carpal02.jpg tanpa pre-processing dan pre-segmentation………….72 Tabel 4.3 Hasil Perhitungan Perbandingan Segmentasi Tulang Citra Karpal
Carpal03.jpg tanpa pre-processing dan pre-segmentation ……..….73 Tabel 4.4 Hasil ujicoba segmentasi tulang karpal menggunakan watershed
transform……….71
Tabel 4.5 Hasil Perhitungan perbandingan segmentasi tulang citra karpal
“Carpal01.jpg”……….72 Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Perbandingan Segmentasi Tulang Citra Karpal
Carpal02.jpg……….72 Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Perbandingan Segmentasi Tulang Citra Karpal
xv
ABSTRAK
Darma Putra, Yusuf 2014. Segmentasi Tulang Pada Citra X-ray Karpal Menggunakan Watershed Transform Untuk Menunjang Aplikasi Deteksi Rhematoid Arthritis. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Pembimbing: (I) Dr. M. Amin Hariyadi, M.T (II) Dr. Cahyo Crysdian.
Kata kunci :segmentasi, tulang karpal, watershed transform, rhematoid arthritis
Salah satu penyakit yang menyerang persendian tulang adalah Rhematoid Arthritis (RA). Gejala yang dapat ditemui oleh orang yang terkena penyakit ini adalah rasa nyeri dan kaku pada banyak sendi. Hal ini terjadi karena adanya inflamasi pada membran sinovial yang membungkus sendi.
Penelitian dilakukan untuk membuat suatu aplikasi yang dapat mensegmentasi tulang pada citra x-ray karpal Rhematoid Arthritis. Penelitian ini menggunakan metode Watershed Transform dengan dalam proses segmentasi, Adaptive Treshold dan Median Filter sebagai metode preprocessing, dan Morphological Gradient sebagai metode presegmentation. Kombinasi metode tersebut digunakan untuk mengoptimalkan segmentasi dan mengurangi terjadinya oversegmentation.
Hasil pengujian aplikasi terhadap 84 citra digital tulang karpal RA dengan metode Receiver Operatic Characteristic (ROC) menunjukkan prosentase rata-rata akurasi 93,58917%, sensitifitas 64,14227%, dan spesifitas 94,753%.
xvi
Detection. Thesis. Informatics Department Faculty of Science and Technology State Islamic University of Maulana Malik Ibrahim. Adviser : (I) Dr. M. Amin Hariyadi, M.T (II) Dr. Cahyo Crysdian.
Keywords:image segmentation, watershed transform, rheumatoid arthritis Rheumatoid Arthritis (RA) is a disease that attacks the joints of bones. Symptoms of this disease are pain and stiffness in many joints. This occurs due to inflammation of the synovial membrane that encloses the joint.
This research was carried out to create an application that can segment the bone on the x-ray image of the carpal rheumatoid arthritis. This research uses Watershed Transform in the segmentation process, Adaptive Threshold and median filter as preprocessing methods, and morphological gradient as presegmentation method. The combination of these methods is used to optimize segmentation and reduce oversegmentation.
Experimental results prove that the proposed approach successfully segment the bone on the x-ray image of the carpal and eliminate over-segmentation. The results of calculations using Operatic Receiver Characteristic (ROC) shows the average percentage 93.58917% accuracy, sensitivity 64.14227%, and a specificity of 94.753%.
xvii
صخلملا
ارتوف امرد
,
فوسوٌ
.
2014
.
ةٌنٌسلا ةعشلأا ةروص ًف ماظعلا ماسقنلإا
X-ray
باهتلا قٌبطت فشكلا معدل هاٌملا تاعمجتسم لٌوحت قٌرط نع ًغسرلا نم
يدٌوتامورلا سٌترطرا
Rhematoid Arthritis
.
ةحورطأ
.
،ةٌتامولعملا مسق
اٌجولونكتلاو مولعلا ةٌلك
.
مٌهاربإ كلام انلاوم ةٌموكحلا ةٌملاسلإا ةعماجلا
جنلاام
.
فرشملا
روتكدلا،
دمحم
يراه نٌمأ
رٌتسجاملا
،
و
ناٌدسٌرخ اوٌهج روتكدلا
.
ثحبلا تاملكلا : يدٌوتامورلا سٌترطرا و ،لاٌوحت لاصاف ،غسرلا ماظعو ،ةئزجتةدحاو
لصافملا باهتلا وه ماظعلا لصافم مجاهت ًتلا ضارملأا نم
ًمزٌتامورلا
(RA).
نٌررضتملا صاخشلأا اههجاوٌ نأ نكمٌ ًتلا ضارعلأا
لصافملا نم دٌدعلا ًف بلصتو ملأ ًه ضرملا اذه نم
.
ببسب اذه ثدحٌ
لصفملا طٌحٌ يذلا ًلٌلزلا ءاشغلا باهتلا
.
تلا قٌبطتلا ءاشنلإ ةساردلا تٌرجأ دقو
ىلع ماظعلا ةحٌرش نأ نكمٌ ي
ًغسرلا يدٌوتامورلا لصافملا باهتلا نم ةٌنٌسلا ةعشلأا ةروصلا
.
هذه مدختست
لٌوحتلا هاٌملا تاعمجتسم ةساردلا
Watershed Transform
،ةئزجت ةٌلمع ًف
ةبتع فٌكتلاو
Adaptive Threshold
طسوتم رتلفو
Median Filter
لئاسو
ًفرصلا جردتلاو ،اهزٌهجت
Morphological Gradient
ةئزجت لبق ةلٌسوك
.
ةئزجت ًف طارفلإا نم دحلاو ةئزجت نٌسحتل قرطلا هذه نم جٌزم مادختسا متٌ
.
قٌبطتلل رابتخلاا جئاتن
84
ا نم
ماظعلا ًغسرلا ةٌمقرلا ةروصل
RA
عم
ةزٌمملا اربولأاب لابقتسا ةقٌرط
Receiver Operatic Characteristic
(ROC)
ضراعم
ةقد ةبسن طسوتم
93.58917
ةٌساسح ،٪
64.14227
ةٌصوصخو ،٪
94.753
٪
.
1 1.1Latar Belakang
Tulang dan sendi merupakan unsur terpenting dalam tubuh manusia sebagai bahan pembentukan dan penguat tubuh. Tulang dan sendi berperan utama dalam segala aktivitas manusia. Walaupun terdapat sedikit gangguan pada sendi dan tulang, hal itu dapat mengganggu kegiatan yang kita lakukan. Gangguan pada persendian tulang dapat menghambat aktivitas manusia. Dalam Al-Qur’an surat Ath- Thariq, Allah SWT berfirman:
Artinya: “ Maka hendaklah manusia memperhatikan dari Apakah Dia diciptakan? Dia diciptakan dari air yang dipancarkan, yang keluar dari antara tulang sulbi laki-laki dan tulang dada perempuan.” (QS Ath-Thariq 5-7)
Dalam ayat tersebut Allah SWT telah menceritakan tentang proses penciptaan manusia. Dari hal tersebut dapat kita ketahui bahwa tulang adalah salah satu pembentuk manusia.
Salah satu penyakit yang menyerang persendian tulang adalah Rhematoid Arthritis (RA). Rheumatoid arthritis adalah suatu penyakit autoimun yang ditandai dengan inflamasi yang bersifat kronis dimana membrane sinovial yang biasanya pertama kali diserang dan sendi sebagai target utamanya. Penderita RA pada umumnya datang denga keluhan nyeri dan kaku pada banyak sendi, walaupun ada
2
1/3 penderita mengalami gejala awal pada satu atau beberapa sendi saja. Walaupun tanda kardinal inflamasi (nyeri, bengkak, kemerahan dan teraba hangat) mungkin ditemukan pada awal penyakit atau selama selama kekambuhan (flare), namun kemerahan dan perabaan hangat mungkin tidak dijumpai pada RA yang kronik. Penyebab arthritis pada RA adalah sinovitis, yaitu adanya inflamasi pada membran sinovial yang membungkus sendi. Pada umumnya sendi yang terkena adalah persendian tangan, kaki dan vertebra servikal, tetapi persendian besar seperti bahu dan lutut juga bisa terkena. Salah satu persendian yang terkena RA adalah sendi-sendi tulang karpal. Tulang karpal terdiri dari 8 tulang pendek yang berartikulasi dengan ujung distal ulna dan radius, dan dengan ujung proksimal dari tulang metakarpal. Antara tulang-tulang karpal tersebut terdapat sendi geser. Ke-delapan tulang tersebut adalah scaphoid, lunate, triqutrum, piriformis, trapezium, trapezoid, capitate, dan hamate (Corwin Elizabeth, 2009: 347).
Dalam sebuah hadist, Rasulullah bersabda:
ثُا سَ ةٍ سَ سَ سَ فِي ثُ لْإِ فِي ةٍ فِي لْإِ سَ فِي ثُ لْإِ سَ سَ دَّ سَ سَ سَ لْإِاأَ فِي لْإِ سَ سَ سَ لًا فِي لْإِ سَ سَا تُّ فِيسِ سَ ةٍ سَا فِي ثُ سَ سَ فِيا سَ لْإِ
لْإِا فِي
لْإِ سَ سَ
فِي دَّللَّ دَّ فِيبِسَن سَيَ سَ فِيلِسَذ ثُق فِيطثُ
لْإِ فِي سَتَ لْإِمسَل لْإِا
سَ فِيق فِير دَّطل لْإِ سَ فِي فِي حسَنثُت ثُء لْإِ دَّشَّل سَ سَ ثُنُفِي لْإِ سَت فِي فِيج لْإِ سَملْإِل فِي ثُ سَع سَختُّنل سَا سَ
سَ ثُافِي لْإِ ثُتَ سَح تُّلل سَ سَ لْإِ سَرسَ
Artinya: "Dalam diri manusia ada 360 persendian, lalu diwajibkan sedekah dari setiap sendinya," mereka bertanya,"Siapa yang mampu demikian, wahai Nabi Allah?" Beliau menjawab,"Memendam riak yang ada di masjid dan menghilangkan sesuatu (gangguan) dari jalanan. Apabila tidak mendapatkannya, maka dua raka'at shalat Dhuha mencukupkanmu."
Dari hadist diatas disebutkan bahwa di dalam tubuh manusia terdapat 360 persendian, dan umat manusia diwajibkan untuk bersedekah atas semua sendi mereka. Apabila tidak melaksanakannya dapat diganti dengan menjalankan sholat
dhuha. Ini adalah salah satu manfaat dari sholat dhuha, yaitu dapat menggantikan sedekah terhadap sendi-sendi tubuh manusia, dan juga sebagai penghindar dari penyakit persendian.
Pendeteksian Rhematoid Arthritis (RA) sejak dini dapat membantu dalam pengobatan dan mencegah terjadinya peradangan kronis pada persendian. Pendeteksian RA dilakukan dengan melakukan foto x-ray pada tulang yang kemudian hasilnya dibaca dan dideteksi oleh radiolog (dokter spesialis radiologi). Tingkat efektivitas dan akurasi dalam membaca citra hasil x-ray sangat berperan penting dalam penanganan RA. Dengan berkembangnya teknologi informasi, pembacaan citra x-ray dapat dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi image processing (pengolahan citra).
Dalam hal pengukuran dan pendeteksian segala sesuatu yang ada di bumi dan langit, Allah SWT berfirman:
Artinya: “Sesungguhnya Kami menciptakan segala sesuatu menurut ukuran.” (QS. Al-Qamar:49)
Dalam ayat tersebut melukiskan keteraturan penciptaan segala sesuatu yaitu ketentuan yang berupa ukuran. Dalam pendeteksian Rhematoid Arthritis (RA) dapat diketahui dari ciri-ciri RA dan seberapa luas ukuran tersebarnya RA. Dengan menggunakan teknologi image processing hal tersebut dapat dilakukan secara otomatis.
4
Berdasarkan penjelasan tersebut, akan dilakukan penelitian penggunaan metode Watershed Transform dalam melakukan segmentasi tulang pada citra x-ray karpal Rhematoid Arthritis (RA).
1.2Rumusan Masalah
1. Apakah metode watershed transform dapat digunakan untuk segmentasi tulang karpal ?
2. Seberapa akurat hasil segmentasi tulang menggunakan metode watershed transform ?
1.3Batasan Masalah
1. Data yang digunakan dalam penelitian adalah citra x-ray karpal rhematoid arthritis (RA) dengan format Joint Phoographic Experts Group (*.jpeg).
1.4Tujuan Dan Manfaat Penelitian
1.4.1 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini antara lain :
1. Membuktikan bahwa metode watershed transform dapat digunakan untuk segmentasi tulang karpal.
2. Mengukur akurasi hasil segmentasi tulang menggunakan metode watershed transform.
1.4.2 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini antara lain : 1. Akademis
bagi pengembangan studi Teknik Informatika khususnya masalah segmentasi tulang karpal menggunakan citra x-ray dengan watershed transform.
2. Praktis
Memberikan kontribusi dan masukan bagi dunia kesehatan dan teknologi informatika sehingga diharapkan sebagai rujukan baru .
3. Penulis
Untuk melatih pemahaman peneliti terhadap pengetahuan yang telah diperoleh di perkuliahan dan juga sebagai upaya pemenuhan tugas dan kewajiban dalam rangka kegiatan menyelesaikan studi pada program teknik informatikan Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.
1.5Metodologi Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari langkah-langkah berikut:
1. Fase Analisis
Fase ini menganalisis setiap permasalahan yang akan dihadapi dalam pembangunan sistem ini, yang meliputi:
a. Identifikasi Masalah
Mengenali setiap kelebihan dan kekurangan yang ada pada sistem. b. Analisis Masalah
6
Setiap masalah yang telah dikenali kemudian dianalisis untuk menentukan setiap detil sistem yang akan dibangun.
c. Analisis Kebutuhan
Setiap kebutuhan yang diperlukan oleh sistem ini dianalisis dalam tahap ini, agar nantinya sistem mampu berjalan sesuai dengan yang diharapkan. d. Analisis Literatur
Studi ini dilakukan dengan cara mencari referensi yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang akan dikaji antara lain meliputi:
Segmentasi, Tulang selangka, Citra X-Ray carpal, dan Watershed Transform.
2. Fase Desain
Fase ini membahas setiap desain yang ada pada sistem, yaitu: a. Arsitektur Sistem
Konsep arsitektur sistem yang berjalan dijabarkan disini. b. Desain Output
Output yang dihasilkan oleh sistem berupa gambar atau citra yang telah di segmentasi dengan menggunakan watershed transform.
c. Desain Input
Inputan berupa gambar yang belum di segmentasi dan dimasukan oleh user.
d. Desain Proses
Alur kinerja sistem selama proses dijabarkan sekilas pada tahap ini yang kemudian dijabarkan lebih lanjut pada sub bab proses watershed transform.
e. Desain Interface
Rencana tampilan sistem digambarkan disini. 3. Fase Implementasi
Fase ini membahas implementasi dari sistem yang telah dirancang dan didesain sebelumnya.
a. Penyiapan Gambar Citra X-ray carpal
Menyiapkan gambar citra x-ray carpal yang akan digunakan untuk pembelajaran dari sistem. Data berupa gambar hasil penyinaran sinar x khususnya pada bagian carpal-nya.
b. Perancangan dan Pembuatan program
Merancang sistem dengan watershed transform, kemudian membuat program aplikasinya.
c. Pelatihan Sistem
Melakukan pelatihan pada sistem dengan gambar citra x-ray karpal yang telah disiapkan sebelumnya.
d. Fase Uji coba
Sistem ini akan diuji coba menggunakan gambar citra x-ray karpal yang diambil dari hasil rontgen atau penyinaran sinar-x.
8
e. Pembuatan Laporan
Membuat laporan tertulis mengenai Tugas Akhir ini.
1.6Sistematika Penyusunan
BAB I : PENDAHULUAN
Bab ini mengantarkan pembaca untuk dapat menjawab pertanyaan apa yang diteliti, untuk apa dan mengapa penelitian ini dilakukan yang termuat dalam Latar Belakang, Rumusan Masalah, Batasan Masalah, Tujuan dan Manfaat Penelitian, Metodologi Penelitian dan Sistematika Penyusunan.
BAB II : TINJAUAN PUSTAKA
Dalam bab ini dijelaskan dasar-dasar teori yang menjadi acuan dalam penelitian ini yang berjudul Segmentasi Tulang Pada Citra X-Ray Karpal Menggunakan Watershed Transform.
BAB III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini dijelaskan bagaimana analisis dan perancangan sistem Segmentasi Tulang karpal Dari Citra X-ray Carpal Dengan Menggunakan Watershed Transform.
BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi dan pengujian aplikasi Segmentasi Tulang Karpal Dari Citra X-ray Carpal Dengan Menggunakan Watershed Transform secara keseluruhan, apakah aplikasi ini dapat menyelesaikan masalah sesuai dengan yang diharapkan.
BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari awal mula penelitian hingga diperoleh hasil beserta saran dari evaluasi yang telah dilakukan dalam bab ini.
DAFTAR PUSTAKA
Seluruh bahan rujukan atau referensi dalam penulisan skripsi ini, dicantumkan dalam bab ini.
LAMPIRAN
Data atau keterangan lain yang berfungsi untuk melengkapi uraian yang telah disajikan dalam bagian utama ditempatkan di bagian ini.
10 BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1Rhematoid Arthritis (RA)
Rhematoid arthritis (RA) adalah penyakit autoimun yang ditandai oleh inflamsi sistemik kronik dan progresif , dimana sendi merupakan target utama.
Rheumatoid arthritis adalah suatu penyakit autoimun yang ditandai dengan inflamasi yang bersifat kronis dimana membrane sinovial yang biasanya pertama kali diserang dan sendi sebagai target utamanya.
Penyebab dari RA tidak diketahui secara pasti, namun berikut ini diduga yang menyebabkan penyakit RA:
1. Faktor genetik
Faktor genetik berperan penting terhadap kejadian RA, dengan angka kepekaan dan ekspresi penyakit sebesar 60%.
2. Hormon sex
Prevalensi AR lebih besar oada perempuan dibandingkan dengan laki-laki, sehingga diduga hormon sex berperan dalam perkembangan penyakit ini.
3. Faktor infeksi
Beberapa bakteri dan virus diduga sebagai agen penyebab penyakit AR. Organisme ini diduga menginfeksi sel induk semang (host) dan merubah reaktivitas atau respon sel T sehingga mencetuskan timbulnya penyakit.
Walaupun belum ditemukan agen infeksi yang secara nyata terbukti sebagai penyebab penyakit.
4. Protein heat shock (HSP)
HSP adalah keluarga protein yang diproduksi oleh sel pada semua spesies sebagai respon terhadap stres. Protein ini mengandung untaian (sequence) asam amino homolog.
5. Faktor Risiko
Faktor risiko yang berhunguan dengan peningkatan terjadinya AR antara lain jenis kelamin perempuan, ada riwayat keluarga yang menderita AR, umur lebih tua, paparan salisilat dan merokok. Komsumsi kopi lebih dari tiga cangkir sehari, khususnya kopi decaffeinated mungkin juga berisiko. Kerusakan sendi pada RA dimulai dari proliferasi makrofag dan fibroblast sinovial setelah adanya faktor pencetus, berupa autoimun atau infeksi. Limfosit menginfiltrasi daerah perivaskuler dan terjadi proliferasi sel-sel endotel, yang selanjutnya terjadi neovaskularisasi.
Pembuluh darah pada sendi yang terlibat mengalami oklusi oleh bekuan-bekuan kecil atau sel-sel inflamasi. Terjadi pertumbuhan yang ireguler pada jaringan sinovial yang mengalami inflamasi sehingga membentuk jaringan pannus. Pannus menginvasi dan merusak rawan sendi dan tulang. Berbagai macam sitokin, interleukin, priteinasi dan faktor pertumbuhan dilepaskan, sehingga mengakibatkan distruksi sendi dan komplikasi sistemik
Akibatnya adalah menghilangnya permukaan sendi yang akan mengganggu gerak sendi. Otot akan turut terkena karena serabut otot akan
12
mengalami perubahan degeneratif dengan menghilangnya elastisitas otot dan kekuatan kontraksi otot.
Gambar 2.1 : Ilustrasi tanda dan gejala RA (Sumber : http://www.webmd.com)
Komplikasi yang sering terjadi pada rheumatoid arthritis:
1) nodulus rheumatoid ekstrasinovial dapat terbentuk pada terbentuk pada katup jantung atau pada paru, mata atau limfa. Fungsi pernapasan dan jantung dapat terganggu,. Glaukoma dapat terjadi apabila nodulus yang menyambut aliran keluar cairan okular terbentuk pada mata.
2) Vaskulitis (inflamasi sintem vaskular) dapat menyebabkan thrombosis dan infark. 3) Penurunan kemampuan untuk melakukan aktivitas hidup sehari-hari, depresi, dan
2.2Tulang Karpal
Tulang karpal terdiri dari 8 tulang pendek yang berartikulasi dengan ujung distal ulna dan radius, dan dengan ujung proksimal dari tulang metakarpal. Antara tulang-tulang karpal tersebut terdapat sendi geser. Ke-delapan tulang tersebut adalah scaphoid, lunate, triqutrum, piriformis, trapezium, trapezoid, capitate, dan hamate.
Gambar 2.2 : Tulang karpal
14
Gambar 2.3 : Citra x-ray tulang karpal (Sumber : RS. Saiful Anwar)
2.3Teori Dasar Pengolahan Citra Digital
Sebuah gambar dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat ruang dan amplitudo dari f dapat disebut intensitas atau gray-level dari sebuah gambar pada titik yang terletak pada koordinat x dan y. Jika x, y, dan nilai amplitudo dari f adalah terbatas dan dapat ditentukan nilainya maka gambar tersebut adalah gambar digital. Gambar digital dibentuk dari beberapa elemen, yang tiap-tiap elemennya memiliki posisi dan nilai tertentu. Salah satu elemen yang paling sering digunakan adalah pixel. Pixel adalah titik yang berisi nilai tertentu yang membentuk sebuah gambar yang lokasinya ditentukan oleh kombinasi x dan y.
Dalam komputer, ada 2 macam cara penyimpanan gambar dalam memori yaitu vector graphics, raster graphics dan kombinasi antara keduanya. Pada vector graphics, penyimpanan gambar 2 dimensi pada komputer dilakukan secara
vektor yaitu penyimpanan posisi titik-titik yang jika dihubungkan membentuk garis dan garis-garis tersebut kemudian membentuk gambar. Pada raster graphics, penyimpanan gambar 2 dimensi pada komputer dilakukan secara apa adanya dalam bentuk array atau matriks yang berisi pixel-pixel, seringkali disebut sebagai bitmap.
Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Secara garis besar, citra dibagi ke dalam dua macam:
1. Citra Kontinu
Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog. Contohnya: mata manusia dengan kamera analog.
2. Citra Diskrit/ Citra Digital
Citra diskrit dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contohnya kamera digital dan scanner.
Mauridhi dan Arif (2010: 2) menyebutkan bahwa “Citra digital dapat dinyatakan sebagai suatu fungsi dua dimensi f(x, y), dengan x maupun y adalah posisi koordinat sedangkan f merupakan amplitudo pada posisi (x, y) yang sering dikenal sebagai intensitas atau grayscale dari sebuah gambar pada titik tertentu”. Jika x, y, dan nilai amplitudo dari f adalah terbatas dan dapat ditentukan nilainya maka gambar tersebut adalah gambar digital. Nilai dari intensitas bentuknya adalah diskrit mulai dari 0 sampai 255. Salah satu kelebihan dari citra digital adalah mudah dilakukan pengolahan/ manipulasi, untuk melakukan pengolahan/
16
manipulasi tersebut diperlukan proses untuk mengolah gambar input atau yang dikenal dengan image processing (Gonzales, 2002). Mendefinisikan image processing adalah suatu metode yang digunakan untuk memproses atau memanipulasi gambar dalam bentuk 2 dimensi. Image processing dapat juga dikatakan segala operasi untuk memperbaiki, menganalisa, atau mengubah suatu gambar. Konsep dasar pemrosesan citra digital menggunakan image processing diambil dari kemampuan indra penglihatan manusia yang selanjutnya dihubungkan dengan kemampuan otak manusia untuk melakukan proses atau pengolahan terhadap citra digital tersebut.
Image processing telah diaplikasikan dalam berbagai bentuk, dengan tingkat kesuksesan cukup besar. Seperti berbagai cabang ilmu medis pada khususnya, image processing menyangkut pula berbagai gabungan cabang-cabang ilmu, diantaranya adalah optik, elektronik, matematika, fotografi, dan teknologi komputer. Pada umumnya, objektifitas dari image processing adalah mentransformasikan atau menganalisis suatu gambar sehingga informasi baru tentang citra dibuat lebih jelas.
Ada empat klasifikasi dasar dalam image processing yaitu point, area, geometric dan frame.
a. Point memproses nilai pixel suatu citra berdasarkan nilai atau posisi dari pixel tersebut. Contoh dari proses point adalah adding, substracting, contrast stretching dan lainnya.
b. Area memproses nilai pixel suatu gambar berdasarkan nilai pixel tersebut beserta nilai pixel sekelilingnya. Contoh dari proses area adalah convolution, blurring, sharpening, dan filtering.
c. Geometric digunakan untuk mengubah posisi dari pixel. Contoh dari proses geometric adalah scalling, rotation, dan mirroring.
d. Frame memproses nilai pixel suatu gambar berdasarkan operasi dari 2 buah citra atau lebih. Contoh dari proses frame adalah addition, subtraction, dan and/or.
Berdasarkan warna-warna penyusunnya, citra digital dapat dibagi menjadi tiga macam, yaitu (Wildan, 2010):
1. Citra biner: citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B&W (black and white) atau citra monokrom. Hanya dibutuhkan 1 bit untuk mewakili nilai setiap pixel dari citra biner (Darma, 2010: 40). Dan proses perubahan menjadi citra biner disebut binerisasi citra. Karena dirubah menjadi dua macam intensitas saja, yaitu 0 atau 255, atau sering digunakan istilah 0 dan 1. Untuk melakukan proses ini digunakan threshold, nilai threshold dapat diatur sesuai dengan kebutuhan dan semua piksel yang nilainya diatas atau sama dengan 255, sedangkan piksel yang nilai intensitasnya lebih kecil dari citra asal nilainya menjadi 0 (Mauridhi, 2010: 74).
18
Gambar 2.4 : Citra biner
(Sumber: pengolahan citra digital menggunakan matlab)
2. Citra grayscale: Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya, dengan kata lain nilai bagian RED = GREEN = BLUE. Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas. Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan, dan putih. Tingkatan keabuan di sini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga mendekati putih (Darma, 2010: 40-41). Citra grayscale memiliki kedalaman warna 8 bit (256 kombinasi warna keabuan), (I Ketut, 2010: 68). Sedangkan Gray-level adalah tingkat warna abu-abu dari sebuah pixel, dapat juga dikatakan tingkat cahaya dari sebuah pixel. Maksudnya nilai yang terkandung dalam pixel menunjukkan tingkat terangnnya pixel tersebut dari hitam ke putih. Biasanya ditetapkan nilainya antara 0 hingga 255 (untuk 256-graylevel), dengan 0 adalah hitam dan 255 adalah putih. Karena hanya terbatas 1 byte saja maka untuk mempresentasikan nilai pixel cukup 8 bit saja.
Gambar 2.5 : Citra Grayscale
(Sumber: Pengolahan Citra Digital menggunakan Matlab)
3. Citra berwarna: citra digital yang nilai pixel-nya merepresentasikan warna tertentu. Banyaknya warna yang mungkin digunakan bergantung kepada kedalaman pixel citra yang bersangkutan. Citra berwarna direpresentasikan dalam beberapa kanal yang menyatakan komponen-komponen penyusunnya. Intensitas suatu titik pada citra berwarna merupakan kombinasi dari tiga intensitas: merah (red/ R), hijau (green/ G), dan biru (blue/ B). Visual citra berwarna umumnya lebih kaya dibandingkan dengan citra grayscale dan citra biner. Citra warna terbagi menjadi dua bagian yaitu (Darma, 2010: 42-44), a. Citra warna 16 bit biasanya disebut sebagai citra highcolor dengan setiap
pixel-nya diwakili dengan 2 byte memory (16 bit). Warna 16 bit memiliki 65.536 warna. Dalam formasi bitnya, nilai merah dan biru mengambil tempat di 5 bit di kanan dan kiri. Komponen hijau memiliki 5 bit ditambah 1 bit ekstra. Pemilihan komponen hijau dengan deret 6 bit dikarenakan penglihatan manusia lebih sensitif terhadap warna hijau.
20
b. Citra warna 24 bit diwakili dengan 24 bit sehingga total 16.777.216 variasi warna. Variasi ini sudah lebih dari cukup untuk memvisualisasikan seluruh warna yang dapat dilihat penglihatan manusia. Setiap poin informasi pixel (RGB) disimpan ke dalam 1 byte data. 8 bit pertama menyimpan nilai biru, diikuti dengan nilai hijau pada 8 bit kedua dan pada 8 bit terakhir merupakan warna merah.
Gambar 2.6 : Citra berwarna
(Sumber: Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur)
2.3.1 Digitalisasi Citra
Suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit dengan tujuan agar dapat diolah dengan Komputer digital. Representasi citra dari fungsi kontinu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut citra digital. Pada umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar atau (lebar x panjang). Masing-masing elemen pada citra digital (elemen matrik) disebut image element, picture element atau pixel (piksel). Citra digital berukuran
N x M yang dinyatakan dengan matriks yang berukuran N baris dan M kolom. Jadi, citra yang berukuran NxM mempunyai NM buah piksel.
𝐹 = 𝑓 𝑖, 𝑓 =
𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) … 𝑓(1, 𝑁 − 1) 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1)
Indeks baris (i) dan indeks kolom (j) menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f(i,j) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (i,j). Sebagai contoh, misalkan sebuah citra berukuran 256x256 piksel dan direpresentasikan secara numerik dengan matriks terdiri dari 256 baris (indeks dari 0 sampai 255) dan 256 buah kolom (indeks dari 0 sampai 255) seperti Gambar 2.5.
0 125 135 … 232 0 130 231 … 189 122 210 213 … 154
Gambar 2.7 : Proses digitalisasi citra analog ke digital (Sumber : Rinaldi Munir, 2004)
(2.1)
22
Proses digititalisasi citra sama dengan proses konversi sinyal analog ke digital, dijelaskan pada Gambar 2.6, dapat dijabarkan menjadi dua proses yaitu:
1. Digitalisasi spasial (x, y) sering disebut sebagai sampling.
Sampling menyatakan besaran kotak-kotak yang disusun dalam baris dan kolom. Dengan kata lain sampling pada citra menyatakan besar kecilnya ukuran piksel pada citra. Untuk memudahkan implementasi, jumlah sampling biasanya diasumsikan perpangkatan dari dua:
N=2n
Dimana,
N= jumlah sampling pada suatu baris/kolom n= bilangan bulat positif
Pembagian gambar menjadi ukuran tertentu menentukan resolusi spasial yang diperoleh. Semakin tinggi resolusinya, berarti semakin kecil ukuran piksel (atau semakin banyak jumlah pikselnya), semakin halus gambar yang diperoleh karena informasi yang hilang akibat pengelompokkan derajat keabuan pada pen-sampling-an semakin kecil.
2. Digitalisasi intensitas f(x, y), sering disebut sebagai kuantisasi.
Setelah proses sampling pada citra maka proses selanjutnya adalah kuantisasi. Kuantisasi menyakatan besarnya nilai tingkat kecerahan yang dinyatakan dalam nilai tingkat keabuan (grayscale) sesuai dengan jumlah bit bineryang digunakan, dengan kata lain kuantisasi pada citra menyatakan jumlah warna yang ada pada citra. Proses kuantisasi membagi (2.3)
skala keabuan (0, L) menjadi G buah level yang dinyatakan dengan suatu harga bilangan bulat (integer), biasanya G diambil perpangkatan dari 2.
G = 2m
Dimana,
G = derajat keabuan m = bilangan bulat positif
Tabel 2.1 berikut ini adalah tabel kuantisasi citra dengan skala keabuan yang berbeda-beda.
Tabel 2.1 : Kuantisasi citra dengan skala keabuan yang berbeda Skala Keabuan Rentang Nilai Keabuan Piksel Depth
2 1 (2 nilai) 0, 1 1 bit
2 2 (4 nilai) 0 sampai 7 2 bit 2 3 (16 bit) 0 sampai 15 3 bit 2 8 (256 bit) 0 sampai 255 8 bit
Jumlah bit yang dibutuhkan untuk mempresentasikan nilai keabuan piksel disebut kedalaman piksel (pixel depth). Citra sering diasosiasikan dengan kedalaman pikselnya. Jadi, citra dengankedalaman 8 bit disebut juga citra 8-bit (atau citra 256, G = 256 = 28). Semakin banyak jumlah derajat keabuan (berarti jumlah bit kuantisasinya makin banyak), semakin bagus gambar yang diperoleh. Dan format citra yang banyak dipakai adalah citra biner, skala keabuan, warna dan warna berindeks (Balza, 2005:8).
24
Derajat keabuan (grey level) merupakan intensitas f citra hitam-putih pada titik (x, y). Derajat keabuan bergerak dari hitam ke putih. Dimana skala keabuan memiliki rentang yang ditunjukkan [0, L] antara lmin<f<lmax dimana intensitas 0 menyatakan hitam dan L menyatakan putih. Contoh: citra hitam-putih dengan 256 level, artinya mempunyai skala abu-abu dari 0 sampai 255 atau [0,255], dalam hal ini nilai 0 menyatakan hitam dan 255 menyatakan putih, nilai antara 0 sampai 255 menyatakan warna keabuan yang terletak antara hitam dan putih.
Citra berwarna dikatakan sebagai citra spectral. Hal ini karena warna pada citra disusun oleh tiga komponen warna RGB (Red-Green-Blue). Intensitas suatu titik pada citra berwarna merupakan kombinasi dari intensitas : merah (fmerah(x,y)), hijau (fhijau(x,y)) dan biru (fbiru(x,y)).
2.3.2 Citra Medis
Khusus pada pengolahan citra pada bidang kedokteran, dikenal dengan istilah biomedic image processing. Citra medis adalah citra yang diciptakan dalam untuk mendiagnosis atau mendeteksi suatu penyakit dan untuk ilmu pengetahuan media (mencakup studi anatomi dan fungsinya). Dalam model matematis, citra medis menjadi dasar dari komputasi biomedis. Berdasarkan pada model-model data yang diambil dari gambar terus menjadi teknik dasar untuk mencapai kemajuan ilmiah dalam penelitian eksperimental, klinik, biomedis, dan perilaku (Angenent, Pichon, & Tannenbaum, 2000). Masalah yang sering timbul pada pengolahan citra medis:
2. Tingginya level noise. 3. Kontras yang rendah.
4. Deformasi secara geometris.
5. Ketepatan pencitraan (misal) organ.
2.4 Segmentasi Citra
Segmentasi citra adalah proses untuk memisahkan obyek dari background, sehingga obyek tersebut dapat digunakan untuk keperluan yang lain. Seiring dengan berkembangnya teknologi pada aplikasi yang memproses sebuah obyek spserti rekonstruksi obyek tiga dimensi, pengenalan benda, pengenalan tulisan, deteksi wajah, pengkodean objek dan lain-lain maka proses segmentasi menjadi semakin diperlukan. Hasil dari segmentasi juga harus semakin akurat karena ketidak akuratan hasil segmentasi akan mempengaruhi hasil proses selanjutnya. Salah satu metode dalam segmentasi citra yang banyak digunakan adalah dengan memanfaatkan edge detection, mendeteksi garis tepi suatu bagian dalam citra, karena umumnya garis tepi dari suatu bagian memiliki intensitas pixel disekitarnya.
Ada 3 tipe dari segmentasi yaitu:
1. Classification-based : segmentasi berdasarkan kesamaan suatu ukuran dari nilai pixel. Salah satu cara paling mudah adalah thresholding. Threshoding ada 2 macam yaitu global dan lokal. Pada thresholding global, segmentasi berdasarkan pada sejenis histogram. Pada thresholding lokal, segmentasi
26
dilakukan berdasarkan posisi pada gambar, gambar dibagi menjadi bagian-bagian yang saling melengkapi, jadi sifatnya dinamis.
2. Edge-based : proses segmentasi untuk mendapatkan garis yang ada pada citra dengan anggapan bahwa garis tersebut merupakan tepi dari obyek yang memisahkan obyek yang satu dengan obyek yang lain atau antara obyek dengan background.
3. Region-based : segmentasi dilakukan berdasarkan kumpulan pixel yang memiliki kesamaan(tekstur, warna atau tingkat warna abu-abu) dimulai dari suatu titik ke titik-titik lain yang ada disekitarnya.
2.5 PenelitianTerkait
Penelitian tentang segmentasi citra telah banyak dilakukan, hal ini membuat teknik segmentasi citra menjadi semakin beragam dan berkembang. Cahyo Crysdian tahun 2011 melakukan penelitian tentang segmentasi citra medis menggunakan multi operator gradients untuk meningkatkan kinerja metode segmentasi watershed transform. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi yang maksimal dengan metode watershed transform dan mengatasi masalah over-segmentation yang biasa terjadi. Penelitian ini menggunakan kombinasi beberapa gradient operator dalam proses pre-segmentasi. Setelah semua tahapan dikerjakan, akan didapatkan output image hasil segmentasi, kemudian dilanjutkan dengan menganalisis oversegmentation, dan menganalisis tingkat akurasi penggunaan metode ini. Hasil segmentasi membuktikan keefektifan metode yang digunakan.
Ainatul Mardhiyah dan Agus Harjoko 2011 melakukan penelitian tentang segmentasi citra x-ray thorax, penelitian ini menggunakan metode Gaussian Lowpass Filter. Selanjutnya citra hasil preprocessing dikelompokkan menggunakan metode K-Means Clustering dimana pengelompokan tersebut dilakukan berdasarkan perbedaan nilai piksel pada citra. Hasil dari pengelompokan tersebut membentuk objek paru-paru. Selanjutnya dilakukan segmentasi dengan menggunakan metode Geometric Active Contour. Hasil segmentasi membuktikan keefektifan metode yang digunakan.
Alvia Ferry Mandalasari 2013 melakukan penelitian tentang segmentasi citra medis menggunakan metode otsu dan iterasi. Pada penelitian ini terdapat 3 proses utama, antara lain : pre-processing, processing, dan analisis. Penelitian ini menggunakan 10 sampel citra dari berbagai jenis citra medis. Percobaan dilakukan dengan citra yang melalui pre-processing dan tanpa pre-processing. Hasil percobaan pada citra dengan pre-processing yaitu 3 citra cocok menggunakan otsu dan 7 citra cocok dengan iterasi. Hasil citra tanpa preprocessing yaitu 6 citra cocok menggunakan otsu dan 4 citra cocok dengan iterasi. Dari hasil tersebut, dilihat dari perbandingan nilai ketiga parameter, menghasilkan metode segmentasi yang bagus menggunakan pre-processing adalah metode iterasi, sedangkan metode yang bagus tanpa pre-processing adalah metode otsu.
Hadi Santoso dan Agus Harjoko 2013, melakukan penelitian tentang segmentasi citra wajah menggunakan metode level set. Level set adalah metode untuk mendeteksi pergerakan kurva yang dapat digunakan untuk melakukan
28
segmentasi citra. Pendekatan yang dilakukan dalam proses segmentasi ada 2 metode, yaitu metode berdasarkan tepi dan metode berdasarkan wilayah. Agar hasil dari kedua metode tersebut dapat maksimal, digunakan model active contour. Active contour merupakan proses pengubahan fungsi level set kedalam bentuk biner, kemudian untuk meregularisasinya digunakan filter gaussian. Pada makalah ini digunakan algoritma segmentasi selektif lokal atau global untuk proses binarization dan dijelaskan mengenai segmentasi menggunakan metode level set berbasis citra wajah manusia. Uji coba dilakukan pada citra wajah berwarna kemudian diubah kedalam citra wajah grayscale. Dari pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil 18 citra wajah dapat dideteksi dengan baik dari 20 citra wajah atau unjuk kerja sistem sebesar 90%.
2.6 Pentingnya Mendeteksi Penyakit dalam Islam
2.6.1 Pandangan Islam terhadap Penyakit
Di dalam pandangan agama Islam, sehat dan sakit adalah anugerah dan takdir Allah. Pada sisi lain, sakit juga pada hakikatnya merupakan ujian dari- Nya. Setiap orang yang diuji misalnya dengan sakit atau musibah harus mampu bersabar dan tawakal. Ujian itu jika dihayati secara mendalam, sesungguhnya karena Allah mencintai hambanya yang diujinya itu. Thurmudzi dan Ibn Majah meriwayatkan sebuah hadist.
“Sesungguhnya jika Allah Ta’ala mencintai suatu kaum, diujinya dengan
niscaya ia akan mendapatkan keridhaan Allah. Dan siapa yang berkeluh kesah dalam menerima ujian itu, dia akan memperoleh kemurkaan Allah”
Karena itu setiap orang yang mendapat cobaan baik berupa sakit atau musibah sepatutnya ia tawakal, dan tidak berputus asa. Ditekankan juga peringatan bahwa perut merupakan sumber utama penyakit: Al-ma’idat baid adda’ dan oleh karena itu ditemukan banyak sekali tuntutan baik dalam Al-Qur’an maupun hadist Nabi Saw yang berkaitan dengan makanan, jenismaupun kadarnya. (Rummi, 2010)
Para ahli dibidang kedokteran mengakui bahwa perut itu merupakan sumber dari segala penyakit “Perut adalah sumber penyakit, dan pemeliharaannya merupakan obat yang paling utama.” Di kalangan medis terkenal istilah “Mencegah lebih baik dari pada mengobati.” Umar Ibn Khattab pernah berkata : “Kuasailah nafsu lambungmu, sebab dialah yang merusak jasadmu, yang mendatangkan penyakit dan menyia-nyiakan shalat”.
Rasulullah juga memberikan peringatan kepada ummatnya: “Ilmu dan akal tidak mungkin ada bersama lambung yang penuh dengan makanan”. Keadaan yang terlalu kenyang bisa menimbulkan macam-macam penyakit yang dapat mengganggu fungsi organ-organ tubuh. Dan dikatakan dalam sebuah hadits: Larilah dari penderita lepra sebagaimana kamu lari dari harimau. (HR.Bukhari).
Apabila seorang hamba sakit sedang dia biasa melakukansesuatu kebaikan maka Allah berfirman kepada malaikat: Catatlah bagi hambaku pahala seperti yang biasa dia lakukan ketika sehat. Adapun orangorang dzalim yang tidak membenarkan dan tidak mengamalkannya maka ayat-ayat tersebut tidaklah
30
menambah baginya kecuali kerugian. Karena hujjah telah ditegakkan kepadanya dengan ayat-ayat itu.
2.6.2 Pengobatan Penyakit di dalam Islam
Di dalam Islam tidak hanya dibahas mengenai pandangan tentang penyakit dan pengertian-pengertiannya, namun juga dibahas mengenai pengobatan dan cara penanganannya supaya dijadikan manfaat oleh umat islam. Al Qur’an sebagai penawar atau obat suatu penyakit dijelaskan dalam ayat berikut:
Artinya: “Dan kami turunkan dari Al Quran suatu yang menjadi penawar dan rahmat bagi orang-orang yang beriman dan Al Quran itu tidaklah menambah kepada orang-orang yang zalim selain kerugian.” (QS. Al-Isra’:82)
Indikasi secara implisit yang terdapat dalam ayat di atas menyebutkan bahwa Al-Qur’an dapat dipergunakan sebagai petunjuk untuk penyembuhan atau penawar atau obat dan rahmat.
Ayat suci Al-Qur’an, dalam surat Al-Isra’ di atas dapat ditafsirkan dengan beberapa ayat dalam surat lain, dan diluar itu kemudian dijelaskan oleh Rasululah SAW. Al-Qur’an sebagai penyembuh penyakit rohani, yakni jika isinya diaplikasikan dalam kehidupan. Al-Qur’an memberikan petunjuk dengan metode yang rasional bagaimana menyembuhkan penyakit yang terdapat dalam kalbu, yakni harus mempercayai Al-Qur’an, mengambil manfaat, membaca dan menerimanya.
2.6.3 Kesehatan dalam Islam
Islam menetapkan tujuan pokok untuk memelihara kesehatan, dan tidak heran bahwa Islam amat kaya dengan tuntunan kesehatan. Kesehatan dalam pandangan Islam yaitu: sehat yang diartikan sebagai keadaan baik segenap badan serta bagian-bagiannya (bebas dari sakit).
Telah di singgung bahwa dalam tinjauan ilmu kesehatan dikenal berbagai jenis kesehatan dan penyakit, yang diakui pula oleh pakar Islam. Oleh karena itu dalm konteks kesehatan ditemukan sekian banyak petunjuk kitab suci dan sunnah Nabi Saw, dan pada dasarnya mengarah pada pencegahannya. Salah satu sifat manusia yang secara tegas dicintai Allah adalah orang yang menjaga kebersihan. Firman Allah SAW dalam surat (Al-Muddatstsir 74:4-5):
Artinya : Dan pakaianmu bersihkanlah. Dan perbuatan dosa tinggalkanlah. Oleh karena itu kesehatan identik dengan kebersihan dan suci dimana dalam Agama Islam manusia diajarkan untuk membersihkan diri, dan juga dalam ilmu kesehatan manusia diharuskan untuk membersihkan diri agar dijauhkan dari segala penyakit. Dan Al-Qur’an juga mengagungkan thaharah dengan segala dimensi yang berbeda-beda diantaranya dalam firman Allah:
Artinya: “Di dalamnya ada orang-orang yang ingin membersihkan diri. Dan Sesungguhnya Allah menyukai orang-orang yang bersih”. (QS. At- Taubat:108)
32
Dalam ayat Al-Qur’an di atas menjelaskan wudhu atau bersuci dengan segala macam tata cara ketentuan-ketentuan islamiyah merupakan sarana untuk kesucian badan dan pakaian. Dan Rasulullah juga memerintahkan untuk selalu menjaga kebersihan. Karena telah terbukti melalui percobaan bahwa wudhu atau bersuci mempunyai pengaruh yang kuat untuk membersihkan tubuh manusia dari berbagai aspek kebersihan, yang apabila tubuh manusia kotor maka akan mudah diserang penyakit, dan jika tubuh manusia bersih maka akan sehat.
33 3.1 Analisis Masalah
Segmentasi adalah salah satu metode yang digunakan untuk memisahkan antara satu objek dengan objek lain atau antara objek dengan background yang terdapat pada sebuah citra. Dalam dunia medis, segmentasi berguna untuk membantu dokter atau ahli radiologi dalam membaca citra hasil x-ray, khususnya citra x-ray karpal rhemathoid arthritis.
Citra x-ray karpal dapat digunakan untuk mengetahui ketidaknormalan pada bagian-bagian tulang karpal. Peneliti dalam penelitian ini menggunakan objek citra x-ray karpal rhemathoid arthritis. Tetapi, untuk mengolah satu objek yang diinginkan, maka harus dilakukan preprocessing dan presegmentation sebelum melakukan segmentasi. Hal tersebut dilakukan agar hasil segmentasi yang didapat maksimal.
Peneliti membuat aplikasi „Segmentasi Tulang Pada Citra X-Ray Karpal Menggunakan Watershed Transform Untuk Menunjang Aplikasi Deteksi Rhematoid Arthritis‟ ini untuk mengetahui bagaimana cara mensegmentasi objek tulang dari citra x-ray carpal rhemathoid arthritis, dan diharapkan dapat membantu peneliti lain yang akan mengembangkan aplikasi ini. yang digunakan untuk melihat struktur dan mensegmentasi tulang dari citra x-ray carpal rhemathoid arthritis dengan menggunakan watershed transform.
34
3.2 Perancangan Sistem
Berdasar hasil analisis sistem, maka dibuatlah suatu rancangan sistem dimulai dengan proses menginput data, sebelum memasuki tahap segmentasi dengan menggunakan metode watershed transform, yang dapat mensegmentasi tulang karpal. Setelah melakukan segmentasi, hasil segmentasi dari tulang karpal dibandingkan dengan hasil segmentasi manual untuk mendapatkan nilai akurasi, sensifitas, dan spesifitas.
Gambar 3.1 : Diagram alir sistem secara umum
Citra x-ray karpal grayscale Menghilangkan noise: filter median Meningkatkan kontras Segmentasi citra x-ray karpal menggunakan watershed transform Pre-processing Segmentasi Citra X-Ray Karpal
Pre-segmentation Morphological Gradient
Validasi Validasi
Gambar di atas merupakan alur segmentasi citra x-ray carpal secara garis besar dalam penelitian ini.
Keterangan:
(i) Input gambar adalah citra x-ray carpal rhematoid artrhitis.
(ii) Preprocessing merupakan proses penyiapan gambar sebelum masuk pada tahapan pre-segmentasi yang mempunyai beberapa tahapan yang akan dijelaskan pada pembahasan selanjutnya.
(iii) Pada tahap pre-segmentasi, citra x-ray carpal rhematoid artrhitis yang sudah diproses dalam preprocessing selanjutnya akan dilakukan pendeteksian tepi menggunakan gradient operator.
(iv) Segmentasi x-ray carpal rhematoid artrhitis menggunakan metode watershed transform.
(v) Validasi hasil segmentasi menggunakan ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menghitung akurasi, sensitifitas, dan spesifitas.
3.2.1 Objek Citra yang Diteliti
Penelitian ini membutuhkan bahan berupa data citra. Objek citra yang akan diteliti pada proses segmentasi citra dengan menggunakan metode watershed transform adalah file citra x-ray carpal yang berformat JPG/JPEG (Joint Photographic Expers Group). Salah satu contoh citra yang akan diteliti dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
36
Gambar 3.2 : Citra x-ray tulang karpal (Sumber: RS. Saiful Anwar)
Gambar 3.2 tersebut dilakukan proses pemotongan (cropping) secara manual menggunakan aplikasi image editing untuk diambil potongan tiap sendi. Tiap potongan gambar berdimensi 256x256 piksel.
3.2.2 Pre-processing (Tahapan Awal)
Sebelum citra mengalami pemrosesan lebih lanjut, perlu dilakukan proses awal (pre-processing) terlebih dahulu, yaitu pengolahan citra (image) dengan tujuan mendapatkan gambar dengan pola yang dapat dikodekan. Pre-processing merupakan kumpulan dari proses yang digunakan untuk dapat menghasilkan ekstraksi yang terbaik. Proses pre-processing sangat menentukan hasil dari tahapan selanjutnya. Preprocessing yang digunakan adalah adaptive treshold, konvolusi dan filtering.
Gambar 3.4 : Diagram blok pre-processing
Citra x-ray karpal yang diterima sudah dalam bentuk citra grayscale, sehingga tidak memerlukan proses konversi. Grayscale merupakan suatu istilah untuk menyebutkan satu citra yang memiliki warna putih, abu abu dan hitam, dengan warna hitam sebagai warna minimal dan putih sebagai warna maksimal. Nilai dari setiap titik citra yang akan dikoversi akan disamakan nilai Merah, hijau dan biru nya sehingga tiap titik hanya memiliki satu nilai saja yang disebut nilai Gray level.
3.2.2.1 Tresholding
Selanjutnya adalah tahapan tresholding. Thresholding adalah metode paling sederhana dari segmentasi citra. Dari citra grayscale, thresholding dapat
38
digunakan untuk membentuk citra biner. Sebuah citra biner adalah sebuah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai untuk tiap pixel. Kedua warna tersebut adalah hitam dan putih. Warna yang digunakan untuk objek dalam citra adalah warna foreground sedangkan sisa dari citra adalah warna background.
Selama proses thresholding, masing-masing pixel dalam sebuah citra ditandai sebagai pixel objek jika nilai mereka lebih besar dari sebuah nilai threshold dikenal sebagai threshold above. Varian mencakup juga threshold below dimana kebalikan dari threshold above. Threshold inside, dimana sebuah pixel diberi label “object” jika nilainya berada antara dua nilai threshold dan threshold outside dimana adalah kebalikan dari threshold inside. Biasanya pixel object diberi nilai 1 sementara pixel background diberi nilai 0. Pada akhirnya sebuah image biner dibentuk dengan memberi warna tiap pixel dengan putih atau hitam tergantung pada label dari pixel.
Parameter kunci dalam proses thresholding adalah pemilihan dari nilai threshold. Ada beberapa metode yang berbeda dalam memilih sebuah nilai threshold. User dapat memilih nilai threshold secara manual, atau sebuah algoritma thresholding dapat menghitung sebuah nilai secara otomatis, yang dikenal sebagai thresholding otomatis. Sebuah metode sederhana akan memilih nilai rata-rata atau nilai tengah, dengan pemikiran jika pixel object lebih terang daripada background, pixel tersebut juga lebih terang dari rata-rata background tersebut.
Thresholding dapat disebut sebagai adaptive thresholding ketika threshold yang berbeda digunakan untuk daerah yang berbeda dalam citra. Dikenal juga sebagai thresholding local atau dinamis.
Penelitian ini menggunakan daptive tresholding pada tahapan preprocessing. Berikut ini adalah source code adaptive tresholding pada aplikasi:
3.2.2.2 Filter Median
Gambar 3.5 : Konsep filter median (Sumber : Sameer Ruparelia, 2011)
Selanjutnya yaitu penghilangan derau/noise dilakukan dengan penapisan menggunakan filter median. Filter median dipilih karena filter ini paling cocok untuk menghilangkan derau/noise yang bersifat ekstrim seperti derau „salt and pepper‟. Selain itu filter median bermanfaat untuk menghaluskan citra. Teknik ini bekerja dengan cara mengisi nilai dari setiap piksel dengan nilai median tetangga.
